Big Data — это большой объем данных низкого качества. За годы работы организации их накапливают датчики, системы мониторинга и контроля. Основная задача анализа больших данных — выявление скрытых связей и зависимостей, экстраполяция их на будущее.
Изначально такие данные не предназначены для анализа. Они могут быть неполными и противоречить друг другу, могли собираться не весь период времени.
Когда люди осознали важность этой информации, адаптировать их под удобный формат было уже поздно.
Анализировать большие данные можно при помощи специальных алгоритмов и систем, в том числе машинного обучения.
Распространённый способ — выстаивание зависимостей между Big Data низкого качества и более точными показателями систем мониторинга.
Информацию записывают почти все электронные устройства с «мозгами». Турникеты в метро, датчики температуры в кондиционерах, не говоря уже о компьютерах, коммутаторах и серверов, ведут логи, где записывают подробную историю своей работы. Сложность в том, что у каждого устройства для этого есть свой уникальный формат.
Биг дата не даёт ответа на вопрос «почему», а даёт только статистику и корреляцию. Но часто именно такая статистика позволяет выявить неявные закономерности или уязвимости в работе сложных систем.
Мы специализируемся на разработке систем мониторинга и управления, которые собирают большое количество данных о состоянии программно-аппаратных комплексов. Часто, сопоставив выборку Big Data с результатами мониторинга техники нам удаётся предсказать и предотвратить возможные сбои в её работе.
Big Data — это большой объем данных низкого качества. За годы работы организации их накапливают датчики, системы мониторинга и контроля. Основная задача анализа больших данных — выявление скрытых связей и зависимостей, экстраполяция их на будущее.
Информацию записывают почти все электронные устройства с «мозгами». Турникеты в метро, датчики температуры в кондиционерах, не говоря уже о компьютерах, коммутаторах и серверов, ведут логи, где записывают подробную историю своей работы. Сложность в том, что у каждого устройства для этого есть свой уникальный формат.
Биг дата не даёт ответа на вопрос «почему», а даёт только статистику и корреляцию. Но часто именно такая статистика позволяет выявить неявные закономерности или уязвимости в работе сложных систем.
Мы специализируемся на разработке систем мониторинга и управления, которые собирают большое количество данных о состоянии программно-аппаратных комплексов. Часто, сопоставив выборку Big Data с результатами мониторинга техники нам удаётся предсказать и предотвратить возможные сбои в её работе.